基于情感分析的新闻浏览平台关键技术研究_于墨

资 源 简 介

基于情感分析的新闻浏览平台关键技术研究_于墨

详 情 说 明

情感分析技术在新闻浏览平台中的应用已成为当前研究热点。本文基于于墨的研究探讨该领域的关键技术实现路径。

核心架构主要包含三个技术模块：首先通过爬虫系统获取多源新闻数据，接着利用自然语言处理技术对文本进行预处理，包括分词、去停用词和词性标注等标准化操作。在特征提取阶段，采用词嵌入技术将文本转化为数值向量，同时结合领域词典增强情感特征捕捉能力。

分类模型层面，研究对比了传统机器学习算法与深度学习模型的性能差异。特别值得注意的是，基于注意力机制的神经网络模型在细粒度情感分类任务中展现出显著优势，能够准确识别新闻文本中隐含的态度倾向。

平台实现时还需解决实时性挑战，采用流式处理框架保证分析时效性。最终用户界面通过情感标签云和趋势图表等可视化方式，帮助读者快速感知新闻情感基调分布。这种技术方案既提升了新闻阅读效率，也为媒体舆情监控提供了新思路。